劉軼鋆，黃晶晶，黃濤，胡晨暉，張?jiān)娙A，王詩(shī)生，劉玲，盛廣宏

(1.安徽工業(yè)大學(xué)能源與環(huán)境學(xué)院，馬鞍山 243002；2.Institute for Sanitary Engineering, Water Quality and Solid Waste Management, University of Stuttgart, Stuttgart 70569；3.西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，成都 611756; 4.安徽工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院，馬鞍山 243002)

麥秸和畜禽糞便是厭氧發(fā)酵產(chǎn)沼氣最常用的底物之一，在農(nóng)村分布式能源體系建設(shè)中具有重要的作用[1-2]。分布式新能源系統(tǒng)中，相對(duì)于其他形式的新能源(如太陽能、風(fēng)能等)，沼氣生物質(zhì)能具有易于實(shí)現(xiàn)人為控制的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，當(dāng)其他能源無法滿足電力需求時(shí)，通過對(duì)發(fā)酵反應(yīng)進(jìn)程控制可以實(shí)現(xiàn)需求導(dǎo)向的沼氣生產(chǎn)：即在有能源需求時(shí)即時(shí)定量產(chǎn)沼氣，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)際沼氣輸出曲線與即時(shí)的沼氣需求曲線盡量貼合[3]。若通過調(diào)控秸稈-禽糞協(xié)同厭氧發(fā)酵體系可以實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣，則可大大提升沼氣利用效率，輔助“多能互補(bǔ)型分布式新能源系統(tǒng)”的實(shí)施與推廣。

Hahn等[3]于2014年提出“需求導(dǎo)向產(chǎn)沼氣”技術(shù)概念后，中外學(xué)者已從多方面開展研究探索厭氧發(fā)酵體系實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣的具體途徑，主要有：投加易降解的調(diào)節(jié)型底物、定時(shí)定量投料和改變發(fā)酵工藝等[4-6]。Mauky等[7]基于底物的降解動(dòng)力學(xué)參數(shù)選擇調(diào)節(jié)型基質(zhì)并驗(yàn)證了該方法實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣的可行性；Ahmed等[8]進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)采用甜菜青貯等富含水溶性碳水化合物的底物添加到發(fā)酵系統(tǒng)后能夠迅速增加沼氣產(chǎn)量，原因是其可以被快速分解產(chǎn)生揮發(fā)性有機(jī)酸(VFA)，最終縮短產(chǎn)甲烷延滯期；畢升閣等[9]研究發(fā)現(xiàn)，添加10%木薯酒糟進(jìn)行黃貯能顯著提高玉米秸稈發(fā)酵的產(chǎn)氣率。但是投加特定調(diào)節(jié)型基質(zhì)的控制方法易受基質(zhì)可得性、成分不穩(wěn)定性以及成本等方面的制約[10]。近年來，研究廣泛關(guān)注于通過采用合適的模型控制手段，調(diào)配底物投料時(shí)間及其質(zhì)量流量(或體積流量)，以便在沼氣需求時(shí)段控制沼氣產(chǎn)率從而實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣[11-12]。Nghiem等[12]首次采用調(diào)控剩余污泥和粗甘油進(jìn)料的手段實(shí)現(xiàn)了按需產(chǎn)氣，但其同時(shí)指出這類方法成敗主要取決于投料底物的產(chǎn)甲烷延滯期；Lafratta等[13]研究了采用濕熱水解做預(yù)處理后的剩余污泥；張念瑞等[14]研究了餐廚垃圾和剩余污泥協(xié)同；Saracevic等[5]采用高脂餐廚垃圾和農(nóng)業(yè)廢棄物殘?jiān)鞴舶l(fā)酵底物。上述研究都證明了采用特定底物改變投料方式可以實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣。對(duì)于以作物秸稈和畜禽糞便為典型代表的農(nóng)業(yè)廢棄物是否可以通過改變投料方式實(shí)現(xiàn)產(chǎn)沼氣按需產(chǎn)氣，中外尚無研究公開報(bào)道。

根據(jù)Ahmed等[8]的研究結(jié)論，富含水溶性碳水化合物的生物質(zhì)物料適宜作為實(shí)現(xiàn)即時(shí)產(chǎn)氣的投料底物；而在作物秸稈中，麥秸(包括小麥、大麥和燕麥等)的水溶性碳水化合物相較于其他類型秸稈最高，為24.2%(其次為高粱秸稈，18%)，因而麥秸也具有作為實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣的調(diào)節(jié)型底物的潛力[8,15]。根據(jù)2018年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，麥秸在中國(guó)主要農(nóng)作物秸稈中占比15.69%，并且在中國(guó)北方地區(qū)為數(shù)量分布最多的秸稈類別，因而原料具有較高的可獲得性[16]。采用畜禽糞便可以平衡麥秸作為發(fā)酵底物時(shí)的C/N比和營(yíng)養(yǎng)元素，增強(qiáng)厭氧發(fā)酵體系的傳質(zhì)效率和反應(yīng)活性。因此，通常采用麥秸同畜禽糞便協(xié)同的方法進(jìn)行發(fā)酵[17]。為此，開展實(shí)驗(yàn)分析麥秸和禽糞協(xié)同厭氧發(fā)酵體系按需產(chǎn)氣的可行性，通過沼氣產(chǎn)氣對(duì)底物脈沖式進(jìn)料的響應(yīng)以及發(fā)酵體穩(wěn)定性變化表征協(xié)同發(fā)酵體系按需產(chǎn)氣潛勢(shì)?？紤]到通過進(jìn)料控制實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)沼氣成功的關(guān)鍵在于能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)沼氣產(chǎn)出隨脈沖式投料的響應(yīng)[18]，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的黑箱模型融入微生物動(dòng)力學(xué)的產(chǎn)氣量預(yù)測(cè)模型建模思路，構(gòu)建了修正的Gompertz-BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型，實(shí)現(xiàn)脈沖式進(jìn)料模式下的按需產(chǎn)氣參數(shù)的模型預(yù)測(cè)，以期能為生物質(zhì)能利用效率的提升和農(nóng)業(yè)廢棄物資源化的優(yōu)化管理提供一定的理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)材料

所研究的厭氧發(fā)酵底物采用畜禽糞便和以麥秸為主的秸稈廢棄混合物。其中，麥秸中小麥秸稈占72.7%，大麥秸稈為26.8%，燕麥秸稈為0.24%，其他類別0.48%。收集的麥秸首先在105 ℃下干燥24 h，然后粉碎至10目。經(jīng)測(cè)定，麥秸的總固體含量(TS)為85%，揮發(fā)性固體含量(VS)為87%。與麥秸協(xié)同發(fā)酵的禽糞取自某畜禽糞便集中處理站，取得的物料為豬糞和牛糞的混合漿液，該站接收的豬糞與牛糞質(zhì)量比約為2∶1，經(jīng)測(cè)定，禽糞混合液的含水率約為98%，TS為1.8%，VS為64%。

1.2 實(shí)驗(yàn)裝置

采用250 L連續(xù)攪拌反應(yīng)器(continuous stirred-tank reactor, CSTR)進(jìn)行厭氧發(fā)酵實(shí)驗(yàn)，在中溫 35 ℃ 運(yùn)行，略微加壓至約1 000 Pa。反應(yīng)器內(nèi)的液體工作容積約210 L，水力停留時(shí)間約21 d。產(chǎn)生的沼氣在反應(yīng)器的頂部被收集，導(dǎo)入氣體成分分析儀(Blue Sens Gas Sensor GmbH, Germany)中，測(cè)量氣體中的甲烷(CH4)和二氧化碳(CO2)含量，每 10 min 記錄一次沼氣產(chǎn)量數(shù)據(jù)，其值視為沼氣產(chǎn)氣速率。

1.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本實(shí)驗(yàn)主要目的為禽糞與麥秸協(xié)同發(fā)酵體系實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣的技術(shù)可行性，實(shí)驗(yàn)中底物模擬脈沖式進(jìn)料，進(jìn)料的控制參數(shù)選取每日進(jìn)料有機(jī)負(fù)荷(OLRin)、投料的頻率和時(shí)間間隔。進(jìn)料后，從沼氣產(chǎn)氣對(duì)投料的響應(yīng)以及厭氧發(fā)酵體系穩(wěn)定性兩個(gè)維度出發(fā)，進(jìn)一步定量化分析體系的按需產(chǎn)氣可行性。其中，脈沖式進(jìn)料的OLRin參數(shù)設(shè)定為1.5、3、6 kgVS/m3/d 三個(gè)層級(jí)，各OLRin投料組內(nèi)分別設(shè)置每日一次和每日兩次的投料頻率，每日兩次投料情景下再設(shè)6 h和10 h兩種投料時(shí)間間隔，麥秸和禽糞進(jìn)料量按設(shè)計(jì)有機(jī)負(fù)荷進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)保證進(jìn)料基質(zhì)C/N在合理區(qū)間(15～30)∶1范圍，結(jié)果如表1所示。每輪實(shí)驗(yàn)的持續(xù)時(shí)間均為一周，在進(jìn)入各不同有機(jī)負(fù)荷實(shí)驗(yàn)組實(shí)驗(yàn)之前，會(huì)設(shè)置時(shí)長(zhǎng)3周(1個(gè)水力停留時(shí)間21 d)的馴化期，主要目的是為使發(fā)酵罐內(nèi)的微生物適應(yīng)當(dāng)前的投料環(huán)境。

表1 脈沖式進(jìn)料模式下發(fā)酵體系按需產(chǎn)氣實(shí)驗(yàn)方案

沼氣產(chǎn)氣對(duì)投料的響應(yīng)參數(shù)主要分析沼氣的產(chǎn)量和性質(zhì)(主要是沼氣日容積產(chǎn)氣率和甲烷含量)、沼氣產(chǎn)氣速率峰值出現(xiàn)時(shí)間Tpeak、半日產(chǎn)氣量Qh和每日50%產(chǎn)氣量所用的時(shí)間T50。其中，根據(jù) Mauky 等[17]的研究，T50可以表征沼氣產(chǎn)生量對(duì)于投料的響應(yīng)速率，是按需產(chǎn)氣模式中的主要控制變量和調(diào)節(jié)型底物的篩選標(biāo)準(zhǔn)之一。而Qh表示投料后12 h內(nèi)發(fā)酵系統(tǒng)的產(chǎn)氣量，按需產(chǎn)氣模式下采用脈沖式投料就是為了控制厭氧發(fā)酵反應(yīng)以使產(chǎn)氣峰值快速向用電需求峰值集中，從而滿足用電峰值期沼氣需求，因此該參數(shù)可以表征底物用于按需產(chǎn)氣的潛勢(shì)[17]。

與此同時(shí)，為評(píng)估厭氧發(fā)酵過程系統(tǒng)的穩(wěn)定性，選擇發(fā)酵液pH、揮發(fā)性固體與總固體之比(VS/TS)、氨氮以及揮發(fā)性脂肪酸(volatile fatty acid, VFA)含量變化作為典型過程參數(shù)進(jìn)行分析。

基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果，采取修正的Gompertz-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型預(yù)測(cè)脈沖式進(jìn)料模式下的按需產(chǎn)氣參數(shù)。Gompertz模型已被應(yīng)用于預(yù)測(cè)序批式進(jìn)料模式下的累積沼氣產(chǎn)量，但是在按需產(chǎn)氣的脈沖式進(jìn)料過程中，當(dāng)某次進(jìn)料的底物未能在下次進(jìn)料前被完全降解時(shí)，其會(huì)累積在發(fā)酵液中，并在下次進(jìn)料后仍繼續(xù)發(fā)酵，導(dǎo)致后次進(jìn)料的沼氣產(chǎn)量偏高[18]。為了去除前次進(jìn)料殘余對(duì)后批進(jìn)料的沼氣和甲烷產(chǎn)量的影響，從而獲得某期進(jìn)料的實(shí)際沼氣和甲烷產(chǎn)量，構(gòu)建經(jīng)典Gompertz模型的修正模型。首先計(jì)算單次投料時(shí)該周期內(nèi)的累積沼氣產(chǎn)量，計(jì)算公式為

(1)

P0=MVSνbiogas

(2)

式中：P為沼氣在t時(shí)刻的累積產(chǎn)氣量，mL；P0為某階段的最大產(chǎn)沼氣潛能，mL，該值通常根據(jù)21 d內(nèi)的累積沼氣產(chǎn)量進(jìn)行擬合得到，但是本實(shí)驗(yàn)中的進(jìn)料為脈沖式模式，無法對(duì)整個(gè)周期內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，因此該值通過單位VS的理論產(chǎn)氣量進(jìn)行計(jì)算；Rmax為最大產(chǎn)沼氣速率，mL/h；t0為產(chǎn)氣遲滯期，h；e為自然對(duì)數(shù)；MVS為進(jìn)料底物包含的VS量；νbiogas為單位VS的沼氣產(chǎn)量。

由于研究關(guān)注的脈沖式進(jìn)料下，厭氧發(fā)酵體系是一個(gè)多輸入、多輸出的復(fù)雜非線性系統(tǒng)，難以在進(jìn)料參數(shù)發(fā)生變化時(shí)實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣參數(shù)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可通過黑箱建模方式實(shí)現(xiàn)多變量間的非線性映射，但其屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型，單獨(dú)使用的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不如機(jī)理型模型[19]。因此，結(jié)合Gompertz產(chǎn)氣模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢(shì)，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)不同進(jìn)料控制參數(shù)變化情景下沼氣產(chǎn)氣及重要參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示，假設(shè)在某進(jìn)料周期內(nèi)，當(dāng)次投料為第n次進(jìn)料，進(jìn)料有機(jī)負(fù)荷為OLRt，距離首次進(jìn)料的時(shí)間為T0，距離最近的上次進(jìn)料的時(shí)間為T，上期進(jìn)料負(fù)荷為OLRt-1；采用修正Gompertz方程預(yù)測(cè)的脈沖式進(jìn)料模式下當(dāng)次進(jìn)料的產(chǎn)沼氣響應(yīng)PG?；诖耍斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)?shù)依據(jù)脈沖式進(jìn)料的特征設(shè)置為OLRt、OLRt-1、T、n和PG。模型的輸出參數(shù)設(shè)置為沼氣產(chǎn)量BP、T50、Qh以及沼氣中的甲烷組成占比MC，以預(yù)測(cè)發(fā)酵體系按需產(chǎn)氣性能參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化。

圖1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1.4 分析方法

pH的測(cè)定使用SCHOTT GERATE公司的CG819系列pH計(jì)?？偣腆w(TS)和揮發(fā)性固體(VS)的測(cè)定按照《德國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)會(huì)生物質(zhì)總固體計(jì)算方法》(DIN EN 15934)和《德國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)會(huì)固廢灼燒減重的計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)》(DIN 15935)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行。氨氮與揮發(fā)性脂肪酸(volatile fatty acid, VFA)的含量分別通過文獻(xiàn)[20]的方法與《水和廢水監(jiān)測(cè)分析方法》[21]提供的滴定法進(jìn)行測(cè)定。pH、TS和VS各實(shí)驗(yàn)期內(nèi)每日進(jìn)行測(cè)定，氨氮和VFA每實(shí)驗(yàn)周期內(nèi)測(cè)定一次。各參數(shù)測(cè)定過程中，每次同時(shí)從發(fā)酵液中取3個(gè)平行樣進(jìn)行測(cè)試以減少可能的測(cè)量誤差。

修正Gompertz模型的主要參數(shù)(Rmax和t0)通過SPSS軟件對(duì)底物進(jìn)料周期第一天(可以認(rèn)為各周期內(nèi)第一天不存在前期未分解底物產(chǎn)生的沼氣產(chǎn)氣)的沼氣產(chǎn)氣曲線進(jìn)行擬合分析得到。抽取25組實(shí)驗(yàn)組作為模型的訓(xùn)練組數(shù)據(jù)，其余的作為驗(yàn)證組對(duì)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。設(shè)定 BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練循環(huán)次數(shù)參數(shù)為 5 000 步，訓(xùn)練誤差目標(biāo)參數(shù)為0.000 01，學(xué)習(xí)率參數(shù)為0.1。

2 結(jié)果與討論

2.1 按需產(chǎn)氣投料模式下沼氣產(chǎn)氣響應(yīng)分析

低進(jìn)料負(fù)荷1.5 kgVS/m3/d情景下沼氣的產(chǎn)量與甲烷(CH4)含量如圖2所示，在10 h時(shí)間間隔下，沼氣產(chǎn)氣速率快速到達(dá)峰值，這表明該情景下進(jìn)料底物可快速降解，不存在明顯的產(chǎn)氣延滯期，并且甲烷含量穩(wěn)定在約50%，產(chǎn)甲烷過程未受到明顯抑制。當(dāng)進(jìn)料時(shí)間間隔減小到6 h后，或改為進(jìn)料頻次改為每日一次后，沼氣的變化規(guī)律大致同上，但是甲烷含量開始出現(xiàn)一定的波動(dòng)，但總體維持在約50%，仍適合于后續(xù)的發(fā)電及利用。

圖2 低進(jìn)料負(fù)荷情景下沼氣產(chǎn)量和質(zhì)量變化

相對(duì)于低負(fù)荷的進(jìn)料情景，增加進(jìn)料頻率至中負(fù)荷(3 kgVS/m3/d)時(shí)，10 h投料時(shí)間間隔情景下，甲烷含量仍可維持在約50%，但時(shí)間間隔降至 6 h 后，甲烷含量開始下降且波動(dòng)加??；當(dāng)進(jìn)料負(fù)荷進(jìn)一步增大至6 kgVS/m3/d時(shí)，10 h時(shí)間間隔下沼氣的產(chǎn)氣延滯期明顯延長(zhǎng)，甲烷含量降至約40%，并伴隨著劇烈的波動(dòng)，如圖3所示。

圖3 中等進(jìn)料負(fù)荷減小進(jìn)料時(shí)間間隔時(shí)沼氣產(chǎn)量和質(zhì)量變化

在高進(jìn)料負(fù)荷下(圖4)，進(jìn)一步減小進(jìn)料的時(shí)間間隔，可以觀察到6 h時(shí)間間隔和一次性進(jìn)料情景下，甲烷含量的波動(dòng)更為明顯且跌破30%，沼氣中的主要?dú)怏w為CO2，發(fā)酵體系在進(jìn)料期主要處于產(chǎn)酸階段。綜上，增大進(jìn)料負(fù)荷對(duì)沼氣產(chǎn)氣延滯期的影響較為明顯，體系在進(jìn)料OLR為低進(jìn)料負(fù)荷(1.5 kgVS/m3/d)以及OLR為3 kgVS/m3/d、10 h進(jìn)料時(shí)間間隔下可實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣，但進(jìn)一步縮小時(shí)間間隔或降低進(jìn)料頻率后，體系的產(chǎn)甲烷過程受到嚴(yán)重的抑制，此時(shí)不再適合于按需產(chǎn)氣。

圖4 中等進(jìn)料負(fù)荷減小進(jìn)料時(shí)間間隔時(shí)沼氣產(chǎn)量和質(zhì)量變化

沼氣產(chǎn)氣對(duì)投料的響應(yīng)參數(shù)核算結(jié)果如圖5所示，分別統(tǒng)計(jì)了各投料有機(jī)負(fù)荷周期內(nèi)投料后產(chǎn)氣的T50和Qh，結(jié)果表明在較高的有機(jī)負(fù)荷 6 kgVS/m3/d 下，T50相對(duì)較長(zhǎng)，這表明當(dāng)有機(jī)負(fù)荷較高時(shí)，系統(tǒng)沼氣產(chǎn)氣響應(yīng)較為緩慢。高進(jìn)料OLR情景的Qh值最低，表明相對(duì)于其他兩組，高進(jìn)料OLRin下沼氣產(chǎn)量會(huì)略微向后半程集中，這說明由于投料后會(huì)產(chǎn)生一定程度的中間產(chǎn)物抑制，導(dǎo)致前期產(chǎn)甲烷菌活性受阻，待中間產(chǎn)物被逐步消納之后，產(chǎn)氣開始恢復(fù)。采用的麥秸和禽糞共發(fā)酵時(shí)，T50和Qh的結(jié)果同Liu等[22]利用剩余污泥和餐廚垃圾作為底物進(jìn)行對(duì)比，其在進(jìn)料OLR為2.0 kgVS/m3/d時(shí)，T50為(504±16)min，Qh為0.63±0.03，與研究所得的T50、Qh計(jì)算結(jié)果較為接近，這說明禽糞與麥秸作為協(xié)同厭氧發(fā)酵底物時(shí)，與已被驗(yàn)證具有較高按需產(chǎn)氣潛勢(shì)的底物潛力值基本相當(dāng)。

圖5 不同進(jìn)料OLRs情景下T50和Qh參數(shù)的變化

2.2 厭氧發(fā)酵反應(yīng)體系的穩(wěn)定性分析

厭氧發(fā)酵體系穩(wěn)定性參數(shù)的核算結(jié)果如圖6所示：整個(gè)進(jìn)料期內(nèi)的pH可穩(wěn)定在6.5～7.5，表明發(fā)酵系統(tǒng)沒有出現(xiàn)酸化，運(yùn)行較為穩(wěn)定；VS/TS的值隨著進(jìn)料OLR增大呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢(shì)，這表明在高進(jìn)料OLR下發(fā)酵罐內(nèi)未降解的底物逐漸出現(xiàn)累積，結(jié)合沼氣產(chǎn)氣延滯期和甲烷含量在高OLR情景下的變化趨勢(shì)可得出AD體系在高進(jìn)料OLR時(shí)會(huì)出現(xiàn)一定的“過載”，導(dǎo)致有機(jī)酸等中間產(chǎn)物產(chǎn)生累積。

圖6 厭氧發(fā)酵體系穩(wěn)定性參數(shù)變化分析

進(jìn)一步對(duì)發(fā)酵體系中的VFA與氨氮濃度測(cè)定，結(jié)果如圖6所示。高進(jìn)料OLR情景下VFA的濃度會(huì)顯著上升，驗(yàn)證了高OLR下體系會(huì)出現(xiàn)有機(jī)酸的累積，這與Li等[23]的研究結(jié)論一致，其采用稻秸和牛糞作為進(jìn)料底物，當(dāng)進(jìn)料有機(jī)負(fù)荷大于 6 kgVS/m3/d 時(shí)系統(tǒng)開始出現(xiàn)丙酸的累積，這是導(dǎo)致沼氣產(chǎn)氣延滯期延長(zhǎng)的主要因素，這是由于丙酸的降解速率顯著慢于乙酸，且丙酸的降解反應(yīng)具有顯著的熱力學(xué)限制[14]。

3H2+2CO2, ΔG0=+76.1 kJ/mol。

氨氮的濃度(圖6)隨著沖擊負(fù)荷的增加(主要體現(xiàn)在進(jìn)料OLR增加、進(jìn)料頻次降低以及進(jìn)料間隔縮短)呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)。該過程中，雖然VFA濃度增加，但pH可穩(wěn)定在7.3～7.4，說明除卻氨氮之外，發(fā)酵系統(tǒng)依然存有一定量的堿度，這可能是由于禽糞作為投料基底具有較強(qiáng)的緩沖性能，可以有效緩解體系中VFA的累積。

氨氮的來源主要是底物中的氨基酸、蛋白質(zhì)、甲胺和其他含氮有機(jī)物的水解釋放；研究投料底物中的氮源主要是禽糞，逐步提高OLR的過程中禽糞總投加量不變，而發(fā)酵液中氨氮濃度降低，說明該過程中水解反應(yīng)的效率在逐步降低。實(shí)驗(yàn)提高OLR是通過逐步提高麥秸的投加量實(shí)現(xiàn)的，該變化也間接證明了麥秸進(jìn)料增加后，木質(zhì)纖維素的水解效率下降。VS/TS的測(cè)定結(jié)果也可證明，隨著沖擊負(fù)荷增大，發(fā)酵體系中增加的未降解底物正是木質(zhì)纖維素。曹杰等[24]的研究可以進(jìn)一步佐證這一觀點(diǎn)，其采用打捆麥秸為固定相、豬場(chǎng)廢水為流動(dòng)相的半連續(xù)式發(fā)酵，發(fā)酵后麥秸干物質(zhì)損失率、纖維素和半纖維素分解率均與豬場(chǎng)廢水容積負(fù)荷成反比，紅外光譜分析的結(jié)果與之一致，這些都證明了纖維素、半纖維素和木質(zhì)素的水解速率是限制禽糞和麥秸共發(fā)酵體系抗沖擊性能的主要因素。

2.3 改進(jìn)的Gompertz動(dòng)力學(xué)模型擬合效果驗(yàn)證

利用改進(jìn)Gompertz方程對(duì)沼氣產(chǎn)氣曲線的擬合結(jié)果如表2所示，各進(jìn)料控制參數(shù)組的模型擬合度R2均大于0.90，證明了改進(jìn)Gompertz模型對(duì)單次投料后的沼氣累積產(chǎn)氣量具有良好的預(yù)測(cè)效果。

表2 改進(jìn)Gompertz模型對(duì)沼氣產(chǎn)氣曲線的參數(shù)擬合分析

2.4 秸稈-禽糞共發(fā)酵體系按需產(chǎn)氣性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

經(jīng)過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型針對(duì)實(shí)驗(yàn)中的輸入?yún)?shù)，其輸出結(jié)果與目標(biāo)值之間的擬合度均大于0.99，表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型非常適合于對(duì)不同脈沖式進(jìn)料控制參數(shù)下的按需產(chǎn)氣性能參數(shù)進(jìn)行擬合。

利用改進(jìn)Gompertz-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)測(cè)試組樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖7所示。采用可衡量觀測(cè)值同真值之間偏差程度的相對(duì)均方根誤差(relative root mean square error, RRMSE)表征模型對(duì)按需產(chǎn)氣性能參數(shù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，見式(3)。

圖7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)按需產(chǎn)氣性能參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果

(3)

式(3)中，Nw為數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；Mi為實(shí)驗(yàn)值；Ci為模型預(yù)測(cè)值。

當(dāng)RRMSE=0時(shí)，表示模擬值與實(shí)測(cè)值完全吻合；RRMSE<10% 時(shí)，表示模擬值與實(shí)測(cè)值的一致性很好；10%～20%表示比較好；RRMSE為20%～30%表示模擬效果一般[25]。經(jīng)計(jì)算，輸出參數(shù)MC、Qh、BP與T50的RRMSE分別為0.058 4、0.145 5、0.039 4和0.262 8。由此可見，改進(jìn)Gompertz-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)甲烷含量MC和沼氣產(chǎn)量BP具有很好的預(yù)測(cè)效果，對(duì)半日產(chǎn)氣量Qh的預(yù)測(cè)效果比較好，對(duì)達(dá)到50%日產(chǎn)氣量的時(shí)間T50預(yù)測(cè)效果一般；上述四組輸出參數(shù)的預(yù)測(cè)效果均在可接受范圍內(nèi)，因此可認(rèn)為所構(gòu)建的改進(jìn)Gompertz-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型可有效用于按需產(chǎn)氣控制過程的發(fā)酵體系按需產(chǎn)氣性能參數(shù)預(yù)測(cè)分析。

3 討論

在高沖擊負(fù)荷情景下，禽糞和麥秸協(xié)同發(fā)酵體系會(huì)出現(xiàn)纖維素、半纖維素和木質(zhì)素水解效率下降的情況，進(jìn)而導(dǎo)致后續(xù)產(chǎn)沼氣延滯期的延長(zhǎng)，這主要是由于麥秸和禽糞底物的結(jié)構(gòu)致密且木質(zhì)素、纖維素和半纖維素含量較高，在厭氧發(fā)酵過程中很難被微生物和降解酶發(fā)酵利用；此外，水解反應(yīng)需重新合成必需的酶類、輔酶和中間代謝產(chǎn)物，微生物需要適應(yīng)新的環(huán)境而出現(xiàn)生長(zhǎng)延滯期的升高[26-27]。因此，有必要引入輔助手段調(diào)控禽糞-麥秸協(xié)同厭氧發(fā)酵反應(yīng)，以輔助促進(jìn)纖維素等底物在高沖擊負(fù)荷下的降解效率。為此，提出如下方法。

3.1 對(duì)底物采取適當(dāng)?shù)念A(yù)處理

可采取物理、化學(xué)與生物處理法，降低木質(zhì)纖維素的酶解抗性和纖維素的結(jié)晶度，釋放更多易被利用的小分子有機(jī)物[28]。相較于其他方法，生物預(yù)處理(如芽孢桿菌屬、木霉屬以及白腐真菌等對(duì)底物預(yù)處理)可以在破壞底物木質(zhì)纖維素結(jié)構(gòu)屏障的同時(shí)，保持反應(yīng)條件的溫和性、環(huán)境友好性，且不會(huì)產(chǎn)生抑制酶解和發(fā)酵的副產(chǎn)物，因此具有實(shí)際應(yīng)用潛力[29]。

3.2 外源添加酶或微量元素

黃婧等[30]的研究表明，向豬糞厭氧發(fā)酵體系外源添加纖維素酶和α-淀粉酶能促進(jìn)纖維素及半纖維素的降解，體系中多糖、總揮發(fā)性脂肪酸的濃度峰值、累積沼氣產(chǎn)氣量和甲烷產(chǎn)率均能顯著提升。除外源添加酶以外，添加厭氧反應(yīng)體系所必需的微量元素亦可有效提升參與反應(yīng)的酶活，最終促進(jìn)沼氣產(chǎn)率的提升，如Fe和Ni可以顯著提高β-葡萄糖苷酶等纖維素酶的活性進(jìn)而促進(jìn)纖維素水解[31]；Fe、Ni 參與構(gòu)成CO脫氫酶，脫氫酶是一類催化物質(zhì)氧化還原反應(yīng)的酶，在第二階段產(chǎn)乙酸過程中起重要作用[32]；其次，F(xiàn)e與Ni也是產(chǎn)甲烷菌新陳代謝中輔酶因子的基本反應(yīng)所需的主要元素[33]。

3.3 沼液回流

基于禽糞和麥秸協(xié)同發(fā)酵體系含固率較高、固體停留時(shí)間較短的問題，采取沼液回流方法可以加強(qiáng)底物、微生物與水分間的相互接觸和作用，提高系統(tǒng)緩沖能力和產(chǎn)氣量，提高傳質(zhì)效率和微生物的繁殖速率、避免酸積累[34]。因此建議可采用新鮮沼液作為“觸發(fā)劑”，通過高沼氣需求時(shí)段即時(shí)噴淋回流沼液進(jìn)入發(fā)酵體系的方式，實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣。

在高沖擊負(fù)荷下，禽糞-秸稈協(xié)同發(fā)酵體系實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣的另一個(gè)關(guān)鍵是克服中間產(chǎn)物VFA的累積。從機(jī)理上說，VFA的降解是通過種間氫轉(zhuǎn)移方式實(shí)現(xiàn)種間電子傳遞(interspecies hydrogen transfer, IHT)，但是該過程只有在較低的氫分壓下才能發(fā)生，具有一定的熱力學(xué)限制[35]。自2010年Summers等[36]發(fā)現(xiàn)了種間直接電子傳遞機(jī)制(direct interspecies electron transfer，DIET)以來，研究已證明其能夠克服種間氫電子轉(zhuǎn)移的熱力學(xué)限制，從而提高種間電子傳遞效率，加速VFA 降解產(chǎn)甲烷的過程。通過外源添加導(dǎo)電物質(zhì)(如碳材料、鐵材料等)，能夠促進(jìn)互營(yíng)產(chǎn)甲烷過程的 DIET 已被現(xiàn)有研究證實(shí)，添加導(dǎo)電材料可替代細(xì)胞色素C進(jìn)行電子傳遞，促進(jìn)部分產(chǎn)電細(xì)菌(主要是Geobacter、Shewanella和Petrimonas等)和產(chǎn)甲烷古菌(Methanothrix、Methanosarcina)之間建立DIET，形成高效的電子傳遞通道，增強(qiáng)微生物間的協(xié)同代謝，維持厭氧反應(yīng)器在高OLR下的穩(wěn)定運(yùn)行[37]。

厭氧發(fā)酵靈活產(chǎn)沼氣的關(guān)鍵是能實(shí)現(xiàn)反應(yīng)過程的可控和可預(yù)測(cè)，但是該過程是一個(gè)具有典型非線性、時(shí)變、大滯后、有隨機(jī)干擾的不穩(wěn)定系統(tǒng)，難以建立完善的機(jī)理模型相對(duì)精確地描述反應(yīng)的過程[38]。采用了改進(jìn)的黑箱數(shù)學(xué)模型，但是其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和精確性依賴于前期運(yùn)行數(shù)據(jù)，因此該模型的適用情景和參數(shù)敏感性尚存在不確定性。進(jìn)一步研究可針對(duì)發(fā)酵體系微生物群落結(jié)構(gòu)及其對(duì)沖擊負(fù)荷的動(dòng)態(tài)響應(yīng)規(guī)律進(jìn)行分析，從微生物生長(zhǎng)代謝機(jī)理的角度出發(fā)構(gòu)建一般性的數(shù)學(xué)模型。

4 結(jié)論

(1)1.5 kgVS/m3/d進(jìn)料負(fù)荷下，2次/d頻率、10 h時(shí)間間隔時(shí)沼氣產(chǎn)氣響應(yīng)較快；當(dāng)減小進(jìn)料頻率和時(shí)間間隔時(shí)，沼氣產(chǎn)氣延滯期和甲烷含量波動(dòng)程度均提高但幅度不大，表明此時(shí)協(xié)同發(fā)酵系統(tǒng)適于實(shí)施按需產(chǎn)氣。

(2)當(dāng)進(jìn)一步增大進(jìn)料負(fù)荷增大至3 kgVS/m3/d時(shí)，在高頻次和長(zhǎng)進(jìn)料時(shí)間間隔下對(duì)系統(tǒng)的擾動(dòng)尚在可接受范圍內(nèi)，但當(dāng)進(jìn)料負(fù)荷增至6 kgVS/m3/d時(shí)，沼氣中甲烷含量跌至約30%，此時(shí)有機(jī)質(zhì)的水解效率下降，產(chǎn)甲烷路徑受阻。結(jié)果表明麥秸-禽糞作為投料底物實(shí)現(xiàn)按需產(chǎn)氣過程對(duì)高沖擊負(fù)荷較為敏感。

(3)基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果和厭氧反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型，構(gòu)建了修正的Gompertz-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型，用以脈沖式進(jìn)料模式下的沼氣產(chǎn)氣預(yù)測(cè)，經(jīng)驗(yàn)證該模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性高，誤差小，可以作為輔助厭氧發(fā)酵靈活控制技術(shù)的有效模型工具。